基于靶向寻的移动监测的供水管网模型动态校核

The low accuracy and the low real time self-adaptability of parameters calibration for the urban water distribution network （WDN）model are the technical bottleneck for the deep application development in smart water management. So far, the insufficient of actual measurement information due to the relatively limited number of monitoring sensors in WDN is the fundamental obstacle to further improve the parameter calibration accuracy of the water distribution network model. A new idea of combination of mobile monitoring by changing the monitoring location with target seeker and static monitoring is proposed against the limited monitoring sensors，aiming to obtain enough measurement information from the spatial domain in WDN. At the same time, a long term continuous loading condition is used for comprehensive parameter calibration，aiming to fully enrich the measurement information due to running state parameters change over time in the temporal domain，to better establish a WDN hydraulic model in the frequency domain with fast solution process, and to improve the computation efficiency and accuracy of parameter. In addition, this project develops a new adaptive parameter calibration method both for normal running status and abnormal running status based on the particle filter algorithm, which has significantly improve the cabibration accuracy and robustness . The research results of this project will significantly contribute to theory development and technology application of WDN model and parameter calibration, which will be useful to the system diagnosis and operation optimization of current WDN.

供水管网模型精度不高、自适应性不强是限制管网模型在建设智慧供水系统中深度应用的技术瓶颈。由于监测点相对有限导致实测信息覆盖不全面是管网模型校核精度难以提高的关键障碍。针对这一现状，改变只在固定位置监测的传统思路，提出动态“靶向寻的”移动监测与固定监测结合的新思路，从空间维度突破模型校核中实测信息覆盖不全面的障碍；同时，提出对长时段连续工况进行融合校核求解，从时间维度充分挖掘管网状态参数随时间变化隐含的特征信息，并通过构建频域空间管网水力模型与快速求解方法，显著提高模型校核效率与抗误差噪声干扰能力；在此基础上，借鉴机动目标跟踪原理，提出基于改进粒子滤波算法的模型自适应校核方法，进一步提高模型校核的精确度和应对异常工况的自适应能力。本项目研究成果对充分发挥管网模型在管网状态诊断、优化运行等方面的巨大应用潜能，具有显著的理论意义与应用价值。

供水管网模型是现代城镇供水企业开展规划、设计、优化运行管理等的重要信息技术。然而，目前供水管网模型精度不高、自适应性不强是限制管网模型在建设智慧供水系统中深度应用的技术瓶颈。本项目通过移动监测、时频变换分析、粒子滤波数据吸收等技术，主要开展了压力移动监测策略与方法、频域上供水管网模型构建与求解，管网模型参数自适应校核等方面的研究。（1）创新提出了移动监测的策略与方法，形成了管网压力移动监测位置筛选、移动周期、移动路径的优化系列技术，在相同移动监测设备的前提下，通过移动监测，可以数倍提升监测点的空间覆盖率，提供更多源的管网压力监测数据，为管网模型校核精度提高奠定良好的数据基础；（2）针对监测点数据少于校核参数而导致的方程欠定不能解析求解的问题，提出了基于最小二范数解的修正求解方法，建立了通用的管网粗糙系数与节点流量同步校正解析求解器，解决在欠定情形下不能解析求解的问题，相对于传统的随机搜索算法，显著提升了求解速度；（3）提出的基于一维搜索黄金分割法，改进了压力驱动水力计算求解算法的稳定性，实现了超大节点出流量工况条件下的稳定收敛；建立了与移动监测方法相匹配的管网水力模型参数自适应校核框架体系，提升模型校核精度与自适应性；（4）本研究首次基于时频变换原理，推导建立了频域上供水管网模型的水力模型方程组，并进行了求解测试分析，丰富了供水管网水力模型理论。.通过本项目研究形成的供水管网移动监测策略与方法、管网粗糙系统与流量同步校正求解器、基于机动目标跟踪的参数自适应校核技术方法，进一步丰富和完善了供水管网监测与管网模型参数校核的理论与技术方法，为供水管网模型的构建与深度应用提供理论技术支撑，对于保障城市供水管网安全运行具有积极的理论指导意义和良好的应用参考价值。